AI News

  • Новый метод SWEET-RL для обучения мультитурных языковых агентов: повышение эффективности сотрудничества человек-Искусственный интеллект

    Решения на основе ИИ для бизнеса Введение в автономные агенты на основе больших языковых моделей Большие языковые модели (LLMs) быстро превращаются в автономные агенты, способные выполнять сложные задачи, требующие рассуждений, принятия решений и адаптации. Эти агенты находят применение в веб-навигации, личной помощи и разработке программного обеспечения. Проблема многоповоротного принятия решений Несмотря на их потенциал, агенты…

  • RD-Agent: Новый AI-инструмент для автоматизации исследований и разработок в бизнесе

    Введение в R&D и ИИ Исследования и разработки (R&D) играют ключевую роль в повышении продуктивности, особенно в эпоху искусственного интеллекта. Однако традиционные методы автоматизации в R&D часто не обладают достаточной интеллектуальной мощностью для решения сложных исследовательских задач, что делает их менее эффективными по сравнению с человеческими экспертами. Преимущества LLM в R&D Появление больших языковых моделей…

  • OpenAI представляет новые аудиомодели для улучшения синтеза речи и транскрипции в реальном времени

    Введение в новые аудиомодели OpenAI Увеличение популярности голосовых взаимодействий в цифровом пространстве создало высокие ожидания пользователей к естественным и безупречным аудиоопытам. Традиционные технологии синтеза речи и транскрипции часто сталкиваются с проблемами задержек и неестественности, что делает их непригодными для реалистичных приложений, ориентированных на пользователя. В ответ на эти недостатки OpenAI представила набор аудиомоделей, которые призваны…

  • Эффективная оценка бедствий с помощью модели ResNet-50 от IBM: пошаговое руководство

    Применение модели ResNet-50 для оценки бедствий Введение В этом руководстве мы рассматриваем инновационное применение открытой модели глубокого обучения ResNet-50 от IBM для быстрой классификации спутниковых изображений в целях управления бедствиями. Используя предобученные сверточные нейронные сети (CNN), этот подход позволяет пользователям оперативно анализировать спутниковые изображения и выявлять пострадавшие от бедствий районы, такие как наводнения, лесные пожары…

  • Kyutai представляет MoshiVis: первый открытый источник модели речи в реальном времени для описания изображений

    Инновации в Искусственном Интеллекте: MoshiVis Инновации в Искусственном Интеллекте: MoshiVis Введение Искусственный интеллект достиг значительных успехов в последние годы, но интеграция взаимодействия в реальном времени с визуальным контентом остается сложной задачей. Традиционные системы часто используют отдельные компоненты для обнаружения голосовой активности, распознавания речи, текстового диалога и синтеза речи из текста. Этот фрагментированный подход может вызвать…

  • NVIDIA Dynamo: Открытая библиотека для ускорения и масштабирования ИИ-моделей

    Быстрые изменения в области искусственного интеллекта Быстрое развитие искусственного интеллекта (ИИ) привело к созданию сложных моделей, способных понимать и генерировать текст, похожий на человеческий. Применение этих больших языковых моделей (LLM) в реальных условиях представляет собой значительные проблемы, особенно в оптимизации производительности и эффективном управлении вычислительными ресурсами. Проблемы масштабирования моделей ИИ С увеличением сложности моделей ИИ…

  • Создание семантической поисковой системы с помощью Sentence Transformers и FAISS: пошаговое руководство

    Руководство по семантическому поиску Семантический поиск: профессиональные решения для бизнеса Что такое семантический поиск? Семантический поиск превосходит традиционное сопоставление ключевых слов, понимая контекстуальное значение поисковых запросов. Вместо простого совпадения точных слов, семантические системы поиска улавливают намерение и контекст запроса, возвращая релевантные результаты, даже если они не содержат те же ключевые слова. Преимущества семантического поиска Семантический…

  • Эффективное дополнение базы знаний для больших языковых моделей без затрат на извлечение информации

    Эффективное дополнение базы знаний для больших языковых моделей Большие языковые модели (LLMs) продемонстрировали сильные способности к рассуждению и знанию, однако часто требуют внешнего дополнения знаний, когда их внутренние представления не содержат конкретных деталей. Одним из методов интеграции новой информации является контролируемая дообучение, однако этот подход неэффективен, так как требует переобучения при каждом введении новых знаний…

  • Использование SQL-баз данных с Python: Пошаговое руководство для начинающих

    Использование SQL баз данных с Python Введение Этот учебник поможет вам освоить использование SQL баз данных с Python, сосредоточив внимание на MySQL как системе управления базами данных. Вы научитесь настраивать свою среду, подключаться к базе данных и выполнять основные операции, такие как создание, чтение, обновление и удаление записей. Предварительные требования Перед началом убедитесь, что у…

  • NVIDIA открыла доступ к моделям Canary 1B и 180M Flash для многоязычного распознавания и перевода речи

    Искусственный интеллект: Многоязычное распознавание речи и перевод Введение В области искусственного интеллекта многоязычное распознавание речи и перевод стали важными инструментами для облегчения глобальной коммуникации. Однако создание моделей, которые могут точно транскрибировать и переводить несколько языков в реальном времени, представляет собой значительные вызовы. Проблемы и решения К основным вызовам относятся: Управление разнообразными языковыми нюансами; Поддержание высокой…

  • Claimify от Microsoft: новый метод извлечения заявлений для повышения точности и надежности LLM-контента

    Claimify: Новое решение для извлечения заявлений Представляем Claimify Распространение больших языковых моделей (LLMs) значительно изменило мир создания и потребления контента. Однако это также привело к важным вызовам, связанным с точностью и достоверностью фактов. Контент, генерируемый LLM, часто содержит утверждения, которые не проходят должную проверку, что может привести к распространению дезинформации. Поэтому важно точно извлекать утверждения…

  • Создание семантического поискового агента документов с Hugging Face и ChromaDB

    Введение В современном мире, насыщенном информацией, быстрый поиск актуальных документов является критически важным. Традиционные системы поиска на основе ключевых слов часто не справляются с задачами понимания семантики. В этом руководстве мы рассмотрим, как создать мощный поисковый движок для документов с использованием: Моделей встраивания Hugging Face для преобразования текста в векторные представления Chroma DB в качестве…

  • Клонирование, форк и слияние репозиториев на GitHub: Руководство для начинающих

    Полное руководство по операциям GitHub Это руководство познакомит вас с основными операциями GitHub: клонированием, форком и слиянием репозиториев. Независимо от того, новичок вы в управлении версиями или хотите улучшить свои навыки работы с GitHub, этот учебник предоставит вам необходимые знания для эффективного сотрудничества в проектах программирования. Понимание репозиториев GitHub Репозитории GitHub служат центральными хранилищами для…

  • Повышение эффективности LLM: новый подход с дискретными токенами и VQ-VAE

    Оптимизация Размышлений LLM с Помощью Латентных Токенов Большие языковые модели (LLM) значительно улучшили свои способности, когда их обучали на структурированных следах размышлений. Это позволяет им решать математические уравнения, делать логические выводы и планировать многоступенчатые задачи. Однако для обработки этих длинных следов размышлений требуются значительные вычислительные ресурсы. Исследователи продолжают искать способы повышения эффективности, сохраняя при этом…

  • NVIDIA открывает доступ к cuOpt: ИИ-оптимизация решений для бизнеса в реальном времени

    Введение в логистические вызовы Каждый день организации сталкиваются с сложными логистическими задачами, такими как оптимизация маршрутов доставки, управление цепочками поставок и упрощение графиков производства. Эти задачи требуют обработки огромных объемов данных и множества переменных, что делает традиционные методы неэффективными. Потребность в современных инструментах оптимизации Для достижения более высокой эффективности, снижения операционных затрат и повышения удовлетворенности…

  • SmolDocling: Новый Открытый Модель OCR для Эффективной Обработки Документов от IBM и Hugging Face

    Преобразование документов в структурированные данные Преобразование сложных документов в структурированные данные долгое время было значительной проблемой в области компьютерных наук. Традиционные подходы, такие как ансамблевые системы или крупные модели, часто сталкиваются с трудностями, такими как сложность тонкой настройки, проблемы с обобщением и высокие вычислительные затраты. Решение от IBM и Hugging Face Исследователи из IBM и…

  • Создание системы RAG с использованием FAISS и открытых LLM для бизнеса

    Построение системы генерации с поддержкой извлечения (RAG) с использованием FAISS и открытых языковых моделей Система генерации с поддержкой извлечения (RAG) представляет собой мощный подход, который сочетает в себе креативные возможности больших языковых моделей (LLMs) с фактической точностью систем извлечения. Это решение помогает преодолеть одну из основных проблем LLM — галлюцинацию. Практические бизнес-решения В этом руководстве…

  • MemQ: Улучшение ответов на вопросы по графам знаний с помощью памяти для реконструкции запросов

    Введение в MemQ MemQ — это инновационная структура, которая улучшает процесс ответов на вопросы, основанные на графах знаний (KGQA), отделяя рассуждения от вызовов инструментов. Это позволяет снизить количество ошибок и повысить точность ответов. Проблемы существующих методов KGQA Существующие подходы часто путают использование инструментов с истинным рассуждением, что снижает интерпретируемость и увеличивает риск получения некорректных ответов.…

  • ByteDance представляет DAPO: Открытая система обучения с подкреплением для больших языковых моделей

    Решения по использованию ИИ в бизнесе Введение в обучение с подкреплением Обучение с подкреплением (RL) стало ключевым элементом в развитии крупных языковых моделей (LLM), улучшая их способности к рассуждению для выполнения сложных задач. Однако исследовательское сообщество сталкивается с серьезными трудностями в воспроизведении передовых методов RL из-за недостаточной прозрачности ключевых деталей обучения от крупных игроков отрасли.…

  • Модели Speech-to-Speech: Революция в Многоязычных Взаимодействиях с Искусственным Интеллектом

    Презентация модели Speech-to-Speech Foundation на NVIDIA GTC25 Эксперты компании Gnani.ai представили на конференции NVIDIA GTC25 революционные достижения в области голосового ИИ, сосредоточив внимание на разработке и внедрении моделей Speech-to-Speech Foundation. Этот инновационный подход обещает преодолеть ограничения традиционных каскадных архитектур голосового ИИ, открывая эру бесшовных, многоязычных и эмоционально осознанных голосовых взаимодействий. Ограничения каскадных архитектур Современные голосовые…